• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.11a
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• pp.239-242
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• 2011

NFPA-805 불확실도 분석 요건에 따른 경수형 원전 스위치기어실 모터제어반의 화재시나리오에 대한 입력변수 불확실도 평가를 수행하였고 이를 통해 화재모델링의 불확실도 평가방안을 제시하였다. 화재모델링은 FDS5를, 불확실도분석은 MOSAIQUE를 사용하였고 Wilks 방법에 근거하여 93회의 latin hypercupe 샘플링을 수행하였다. 스위치기어실 케이블의 최소 평균손상시간은 212초로 예측되어 화재발생시 스위치기어실의 화재진압은 약 4분 이내에 이루어져야 하는 것으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.11a
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• pp.243-247
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• 2011

본 논문에서는 원자력발전소의 화재 안전성평가에서 제기되는 화재모델링 불확실성 분석 방법을 검토하고 논의하였다. 원자력발전소의 성능기반 화재 안전성평가에 대해서는 NUREG-1934를, 확률론적 화재 안전성 평가에 대해서는 NUREG/CR-6850를 중심으로 화재 모델링 불확실성 분석 방법을 소개하고 몬테칼로 시뮬레이션을 이용한 불확실성 분석 방법에 대해 논의하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.28 no.3
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• pp.13-17
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• 2015

본 기사에서는 모델링불확실성(modeling uncertainty)에 따른 신뢰성 해석결과의 가변성(variability)을 가능성 분포함수(possibility distribution function)를 구성하여 해결하는 방법을 AISC(1998), AIJ(1985), CSA(1994)에서 제안된 3개의 최대 D/t 계산식을 예로 들어 소개하였다. 확신정도가 측정된 신뢰성지수 들을 얻을 수 있으며, 확신정도를 고려한 신뢰성지수의 결정이 가능하게 된다. 다양한 형태의 불확실성에 대하여 그 형태에 맞는 적합한 불확실성 모델링을 사용하는 것도 중요하지만, 확률적 표현에 익숙한 우리의 인지구조를 고려하여 기존의 신뢰성 해석에 어떻게 다양한 불확실성 모델링 방법을 접목시킬 것인지에 대한 연구도 중요할 것이다.

• 대한공업교육학회지
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• v.34 no.2
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• pp.396-410
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• 2009

The goal of this work is to present an advanced method of an estimation of the Modeling Uncertainties coming up in industrial rigid robot's manipulator and actuators. First, with the given physical robot model, the motion equation was derived. Considering a fictitious model, a new extended motion equation is developed. Based on this extended model, an observer and observer bank are designed for the estimation of modeling uncertainties which are involving the effects of gravity, friction, mass unbalance, and Coriolis which show the nonlinear characteristics in operation states.

• Fire Science and Engineering
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• v.26 no.2
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• pp.40-52
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• 2012

This paper presents the uncertainty analysis results of fire modeling input parameters for motor control center in switchgear room of nuclear power plants. FDS (Fire Dynamics simulator) 5.5 was used to simulate the fire scenario and Latin Hyper Cube Monte Carlo simulations were employed to generate random samples for FDS input parameters. The uncertainty analysis results of input parameters are compared with those of the model uncertainty analysis and sensitivity analysis approaches of NUREG-1934. The study results show that the input parameter uncertainty analysis approach may lead to more conservative results than the uncertainty analysis and sensitivity analysis methods of NUREG-1934.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.04a
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• pp.53-60
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• 2011

본 논문에서는 원자력발전소의 스위치기어실 화재로 인한 케이블 손상시간과 케이블 온도를 평가하기 위해 화재모델링 입력모수 불확실성 분석을 수행하였다. 화재모델링은 FDS 5.5를 사용하였으며 입력모수 샘플링은 Wilks 식에 따라 93회를 수행하였다. 단순히 입력모수 평균 값을 사용한 화재모델링 분석결과는 화재모델링 불확실성 분석결과보다, 케이블 손상시간은 최대 1.6배 늦게, 케이블 온도는 최대 0.45배 낮게 평가될 수 있는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.36 no.1
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• pp.191-213
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• 2019

The process of obtaining scientific knowledge is conducted through research. Researchers deal with the uncertainty of science and establish certainty of scientific knowledge. In other words, in order to obtain scientific knowledge, uncertainty is an essential step that must be performed. The existing studies were predominantly performed through a hedging study of linguistic approaches and constructed corpus with uncertainty word manually in computational linguistics. They have only been able to identify characteristics of uncertainty in a particular research field based on the simple frequency. Therefore, in this study, we examine pattern of scientific knowledge based on uncertainty word according to the passage of time in biomedical literature where biomedical claims in sentences play an important role. For this purpose, biomedical propositions are analyzed based on semantic predications provided by UMLS and DMR topic modeling which is useful method to identify patterns in disciplines is applied to understand the trend of entity based topic with uncertainty. As time goes by, the development of research has been confirmed that uncertainty in scientific knowledge is moving toward a decreasing pattern.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.16 no.4
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• pp.401-406
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• 2003

This paper deals with stress analysis of single-lap adhesive joints which have uncertain material properties. Basically, material properties have a certain amount of scatter and such uncertainties can affect the performance of joints. In this paper, the convex modeling is introduced to consider such uncertainties in calculating peel and shear stress of adhesive joints and the results are compared with those from the Monte Carlo simulation. Numerical results show that stresses increase when uncertainties considered, which indicates that such uncertainties should not be ignored for estimation of structural safety. Also, the results obtained by the convex modeling and the Monte Carlo simulation show good agreement, which demonstrates the effectiveness of convex modeling.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.9
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• pp.9-20
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• 2022

Deep reinforcement learning(RL) is an end-to-end data-driven control method that is widely used in the autonomous driving domain. However, conventional RL approaches have difficulties in applying it to autonomous driving tasks due to problems such as inefficiency, instability, and uncertainty. These issues play an important role in the autonomous driving domain. Although recent studies have attempted to solve these problems, they are computationally expensive and rely on special assumptions. In this paper, we propose a new algorithm MCDT that considers inefficiency, instability, and uncertainty by introducing a method called uncertainty sequence modeling to autonomous driving domain. The sequence modeling method, which views reinforcement learning as a decision making generation problem to obtain high rewards, avoids the disadvantages of exiting studies and guarantees efficiency, stability and also considers safety by integrating uncertainty estimation techniques. The proposed method was tested in the OpenAI Gym CarRacing environment, and the experimental results show that the MCDT algorithm provides efficient, stable and safe performance compared to the existing reinforcement learning method.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.04a
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• pp.83-86
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• 2002

최근 지리 정보 시스템이나 공간 데이터 베이스 시스템이 발전하면서 실세계를 효율적으로 모델링하려는 맡은 연구가 수행되고 있다. 기존의 단순한 point, line, polygon으로 모델링했던 방법들을 multipoint, multiline, multipolygon과 같은 복잡한 객체를 표현하기 위한 연구로 확장되었다. 또한 이러한 공간 객체의 이력을 효율적으로 관리하기 위해 공간 객체를 시간으로 확장하는 연구가 수행되고 있다. 이러한 모델들은 명확한 경계를 가진 시공간 객체를 대상으로 한다. 자연, 사회 문화 현상, 생태 같은 경계가 명확하지 않은 객체를 단순한 경계를 가진 공간 객체로 모델링하기에는 그 표현력이 부족하다. 따라서 이 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해서 불확실한 경계를 가진 시공간 데이터 모델을 제시한다. 이 논문에서 제시한 불확실한 경제를 가진 시공간 모델의 설계는 상호 운용을 증진하기 위하여 OGC(OpenGIS Consortium)에서 제시한 2차원 기하 객체 모델을 기반으로 불확실한 경계를 가지는 공간 데이터 모델로 확장한다. 또한, 이 불확실한 경계를 가지는 단순한 공간 모델을 시간 영역으로 확장하여 유효시간을 갖는 불확실한 시공간 데이터 모델을 설계한다. 또한, 이 논문에서 제시한 불확실한 경계를 가진 시공간 객체 모델을 바탕으로 실세계의 다양하고 복잡한 객체에 대한 효율적인 질의가 가능한 시공간 연산자를 제시한다.